Objetivo del Puesto: Buscamos un MLOps Engineer especializado en infraestructura y orquestación para liderar la automatización, escalabilidad y confiabilidad del ciclo de vida de nuestras soluciones de Machine Learning. Serás el puente entre los equipos de Data Science y Platform Engineering, construyendo la arquitectura necesaria para llevar modelos desde la fase de experimentación hasta un entorno de producción altamente disponible, seguro y monitoreado. Responsabilidades Principales Pipelines de ML y CI/CD/CT: Diseñar, construir y mantener pipelines automatizados de entrenamiento, validación y despliegue continuo de modelos (Continuous Training & Deployment). Implementar prácticas avanzadas de CI/CD adaptadas al ciclo de vida de Machine Learning utilizando Git Hub Actions, Git Lab CI o herramientas similares. Infraestructura como Código (Ia C) y Gestión Cloud: Provisionar, escalar y mantener infraestructura en la nube (AWS/GCP/Azure) utilizando Terraform o Cloud Formation. Administrar clústeres de Kubernetes (EKS/GKE/AKS) optimizados para cargas de trabajo de IA/ML,
gestionando el cómputo en CPU/GPU de forma productivo. Versionado de Artefactos: Garantizar la trazabilidad y reproducibilidad total del ciclo de aprendizaje mediante el versionado de código, datos (Data Versioning) y modelos (usando herramientas como DVC, MLflow o similares). Monitoreo, Observabilidad y Calidad: Implementar sistemas de monitoreo en tiempo real para detectar Data Drift, Concept Drift y degradación del rendimiento de los modelos en producción. Configurar alertas proactivas y tableros de métricas para garantizar SLAs operativos exigentes. Gobernanza, Seguridad y Colaboración: Integrar políticas de seguridad, gestión de identidades y accesos (IAM), cifrado de datos y cumplimiento normativo en los pipelines. Colaborar de cerca con Data Scientists, Data Engineers y Cloud/Dev Ops Engineers para definir estándares arquitectónicos y reducir el tiempo de salida al mercado (Time-to-Market). #J-18808-Ljbffr
📌 Mlops engineer (Ciudad de México)
🏢 Acute-Talent
📍 Ciudad de México
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